1.技术需求及技术痛点概述：现有的运用的网约车GPS轨迹数据在通勤识别、出行需求预测、拥堵识别等方面已经有了一定的效果，但在路段交通状态的准确识别和短时交通流的预测方面，仍面临不少技术和方法上的挑战。首先，如何有效处理和分析海量的GPS数据，提取出有用的交通信息，是实现准确识别和预测的前提。其次，如何准确识别不同路段的实时交通状态，需要综合考虑车辆速度、流量、道路条件、天气状况等各种因素，这对交通状态识别算法提出了更高的要求。最后，为了准确预测将来一 定时间内路段交通状态的变化，需要根据历史和实时数据准确预测出未来交通流的变化特性。这不仅需要高效的数据处理算法和大规模数据集的计算平台，还需要高度准确的交通状态识别和预测模型。 为了解决原有技术中存在的问题，需要研究更先进的数据处理技术、交通状态识别算法和预测模型，来提高交通状态识别和预测的准确性，为交通管理和规划提供更准确、实时的数据支持。
2.意向合作单位：与相关高校、科研院所开展产学研合作。